一区二区三区四区视频_亚洲三级网站_久久天堂av综合合色蜜桃网_www.亚洲_精品国产31久久久久久_欧美电影一区

 

　　北京現(xiàn)代汽車有限公司(以下簡稱北京現(xiàn)代)是由北京汽車投資有限公司和韓國現(xiàn)代自動車株式會社共同出資設立，公司主要業(yè)務以全新車型引進、商品性改善與本地化研發(fā)為主。目前，整車年生產能力已達到100萬臺。

　　北京現(xiàn)代擁有3座整車生產工廠、3座發(fā)動機生產工廠和1座承擔自主研發(fā)的技術中心。北京現(xiàn)代擁有近300臺機器人，分別應用在車身焊接、車身沖壓、發(fā)動機組裝、涂裝等各種關鍵工位中。公司依靠先進的自動化制造裝備，保障100%焊接與運輸自動化率，100%自動化沖壓生產，確保車身焊接質量與車身強度。

　　在發(fā)動機生產工廠，汽車發(fā)動機的缸體搬運工作是由韓國現(xiàn)代公司制造的機器人來進行。在引導機器人進行缸體搬運時，采用的是由韓方定制的工業(yè)相機+視覺軟件的方式。在生產過程中，遇到了棘手問題，主要是：相機拍照一次檢測不成功，需要多次拍照才有可能檢測成功，影響了工作效率。因此，北京現(xiàn)代決定進行技術改造，以實現(xiàn)機器人對缸體的高效精確抓取。

　　在改造時，這個問題一直困擾著北京現(xiàn)代的技術人員。在應用現(xiàn)場，缸體是碼放在一層層的拖盤上，每隔一層缸體碼放的方向不同(如圖1所示)。由于缸體只有一個抓取位置(如圖2所示)，所以機器人在抓取時，會自動將爪具旋轉0度、90度、180度或270度，然后根據(jù)每層托盤上每個缸體的大概位置去拍照抓取，同時相機也會跟著爪具進行旋轉。這樣，得到的圖像都是一個方向的，而相機卻跟著機器人改變了拍照方向，這直接影響了抓取的準確性。

圖1

圖2

　　因此，要成功實現(xiàn)技改，就要搬掉這個攔路虎，北京現(xiàn)代的技術人員詳細分析了迫切需要解決的兩個技術難點。

　　第一：機器人坐標系與圖像坐標系的對應關系(N點校準)。

　　從理論上來說，如果機器人旋轉0度、90度、180度或270度時的旋轉中心是一致的，那么，就可以只針對0度時的坐標對應關系做N點Calibrate，其他三個角度時的坐標系對應只是象限不一樣。

　　1)機器人坐標系與圖像坐標系都是0度時，兩個坐標系是重合的(如圖3所示)。這時，在做完N點Calibrate后，機器人坐標與圖像坐標可直接一一對應。

　　2)機器人坐標分別旋轉90度、180度和270度時，圖像坐標系雖然沒有改變，但是卻與機器人坐標系的其他象限有了對應關系(如圖4、圖5、圖6所示)。

　　3)如果機器人的旋轉中心是一樣的，就可以得到一個擬合圓(如圖7所示)。

圖3

圖4

圖5

圖6

圖7

　　需要注意的是：機器人在抓取位置旋轉四個方向拍照時，必須是以同一固定點為圓心進行旋轉，只有這樣四個方向(象限)的點才能對應起來，這時只要在一個方向做9點標定即可。否則，如果機器人在抓取位置旋轉四個方向拍照時，不是以同一點為圓心進行旋轉，那每個方向(象限)都要重新做9點標定，因為每個方向的點是不能對應。

　　最終經過確認，機器人夾具在旋轉0度、90度、180度和270度時的旋轉中心很難保持一致，所以只校準一次并對應象限的方法就不能使用了。這樣，四個角度時都要分別做N點Calibrate。

　　第二：拍照后，必須確定圖像特征的旋轉中心的偏移量，圖像特征旋轉中心與偏移量的和，必須與機器人夾具的旋轉中心保持一致，否則抓取時就會產生很大誤差。

　　為解決技術改造中遇到的這些難點，并選擇一個令人信任的技術解決方案，北京現(xiàn)代的技改部門在綜合比較技術實力、產品性價比、售后服務能力和服務質量等多種考慮下，決定選擇機器視覺領域內的領軍企業(yè)——康耐視公司。

　　雖然康耐視In-Sight產品支持多種工業(yè)通訊協(xié)議，但是在本次應用中與機器人只是采用最簡單的RS-232串口通訊方式(見圖10)。

圖8

　　在現(xiàn)場，機器人有兩個位置比較重要，一個是拍照位置，另一個是抓取位置，這兩個位置都有固定坐標。對關鍵的圖像定位問題，康耐視In-Sight產品有其創(chuàng)新的解決方案。

　　1)得到基準模型圖像。機器人由拍照位置走到抓取位置，然后把缸體移到夾具正好能夠正確抓到的位置，這個位置就是抓取的基準位置。固定好缸體后，機器人從抓取位置回到照相位置，然后進行拍照，得到的這張圖像就可以作為基準模型圖像。

　　2)得到兩張抓取位置旋轉某個角度的圖像。在得到基準模型圖像后，機器人由拍照位置再走到抓取位置，抓住缸體逆時針或順時針旋轉某個角度(例如CCW-10度或CW-10度)，然后松開缸體，再回到拍照位置進行拍照，得到第二張圖像。同樣再按此步驟操作得到第三張圖像。

　　3)得到這三張圖像后，就可以在這三張圖像上用PatMax工具查找同一特征點，根據(jù)得到的三個點就可以擬合出一個圓，這個圓的圓心坐標就是機器人夾具的旋轉中心。

　　具體如圖9、圖10所示。

圖9

圖10

　　In-Sight相機與機器人實現(xiàn)了完美的無縫配合，具體工作過程如下。

　　1)工件分層碼放在旁邊，每次只將一層工件放到拍照與抓取位置(如圖11所示)。

圖11

　　2)機器人在拍照前會事先知道這一層是如何擺放的。每個工件的拍照位置都是在機器人程序中事先設置好的。例如：抓取工件(0度)時，機器人不需要旋轉，直接到拍照位置進行拍照后抓取。在抓取工件(180度)時，機器人會自動旋轉180度，然后再到拍照位置進行拍照后抓取。同理，下一層的工件是以90度和270度進行擺放的。

　　3)機器人到達拍照位置后，首先向相機發(fā)送START1，讓相機進行拍照檢測。如果定位成功，相機給機器人返回OK。機器人在收到OK后，再向相機發(fā)送SHIFT8。相機再把定位坐標和角度返回給機器人。如果定位失敗，相機給機器人返回NG。機器人會自動微調當前位置，然后再次發(fā)送START1，讓相機重新拍照。直到檢測成功。相機拍照后，會把工件的當前坐標與當初訓練的基準抓取位置坐標相減，然后把坐標差值和角度傳送給機器人，機器人以當初訓練的基準抓取位置坐標為基礎進行調整，然后再去抓取工件。

　　經過一系列的現(xiàn)場測試，北京現(xiàn)代采用康耐視的In-Sight智能相機后，成功解決了令人撓頭的技術難題。“康耐視的PatMax工具提出了視覺行業(yè)最佳的定位算法，即使在比較復雜的情況下也能提供非常準確的定位。而且還提供了非常豐富的通訊方式，便于集成到現(xiàn)有系統(tǒng)中。”北京現(xiàn)代保全部的沈劍表示。

　　他對In-Sight智能相機的表現(xiàn)給出了極高的評價，“經過改造后，機器人工作很流暢，且抓取都很準確，幾乎沒有定位不到的情況。在調試過程中，PatMax工具的優(yōu)越性得到了淋漓盡致的體現(xiàn)，我們非常滿意。”

　　沈劍最后表示，在現(xiàn)場還有四臺現(xiàn)代機器人，情況與被改造工位很相似。“在這臺機器人調試完畢時，我們就已經開始準備改造其他四臺機器人的視覺系統(tǒng)了。”

備用現(xiàn)場圖片(相機型號為IS5403-11，光源種類為白色環(huán)光)

　　程序圖片